2024년 08월 15일 일일 요약

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1: 이 글에서는 Node.js의 내부 메커니즘에 대해 자세히 설명하고 있습니다. 특히 이벤트 루프, 비동기 모델, 이벤트 이미터, 스트림 등의 개념을 탐구합니다. Node.js의 이벤트 루프는 비동기 작업의 스케줄링을 관리하며, I/O 작업은 Libuv에서 처리됩니다. 프로미스와 콜백을 사용하여 비동기성을 시뮬레이션하며, 스트림은 효율적인 데이터 처리를 위한 기본 요소로 소개됩니다. 다양한 종류의 스트림 (Readable, Writable, Duplex, Transform)과 그 특성에 대해서도 다룹니다.

키워드: Node.js, 이벤트 루프, 비동기 모델, 이벤트 이미터, 스트림, 프로미스, Libuv

출처: https://velog.io/@surim014/deep-dive-into-node-js-with-james-snell

[번역] James Snell과 함께하는 Node.js 심층 분석

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2: 본 포스팅에서는 MSA 환경에서 선착순 쿠폰 발급 시스템을 설계하는 과정을 다루고 있습니다. 프로모션 서버가 클라이언트로부터 쿠폰 발급 요청을 받고, 주문 및 유저 서버를 통해 검증한 후 쿠폰 서버에 실제 발급 요청을 하는 구조를 설명합니다. 제한된 리소스와 고부하 환경에서 선착순 발급 문제를 해결하기 위해 SQS와 Redis를 활용한 메시지 큐 방식과 타임스탬프 기반 정렬을 통해 사용자 요청을 처리하는 방법을 제시합니다. 설계의 개선 사항으로는 추가적인 요청 수용 방식과 Sorted Set을 통한 발급 순서 관리 방안을 제안하였습니다.

키워드: MSA, 쿠폰 발급, SQS, Redis, Sorted Set, 메시지 큐, 비동기 처리, 검증

출처: http://hides.tistory.com/1155

MSA 환경에서 선착순 쿠폰 발급 설계해보기

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3: 2024 W31/32/33 서비스 릴리스 노트에서는 메모리 누수 문제를 해결하고, 소수점 절삭 로직을 통일하였으며, 다양한 기능 개선과 AWS 환경 업그레이드 사항을 포함하고 있습니다. 또한, CfT 플랫폼 관련 UI 변경 및 모니터링 기능 추가에 대해 설명하고 있습니다.

키워드: 메모리 누수, 소수점 절삭, AWS 업그레이드, CfT 플랫폼, Dashboards

출처: https://blog.hbsmith.io/2024-w31-32-33-%EC%84%9C%EB%B9%84%EC%8A%A4-release-note-553d7dc9b9eb?source=rss-a3946348a9cc------2

2024 W31/32/33 서비스 Release note

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4: LLM(대형 언어 모델)의 성능을 평가하기 위해 벤치마크 데이터셋이 필요하다고 설명합니다. 벤치마크 데이터셋은 모델의 품질을 표준화된 방법으로 평가하고 점수를 통해 성능을 비교합니다. 주요 전통적 지표로는 Perplexity와 BLEU가 있으며, LLM의 다음 단어 예측 능력을 확인합니다. 또한, ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8k와 같은 여섯 가지 주요 벤치마크 데이터셋에 대해 설명하고 각 데이터셋의 목적과 평가 내용을 다룹니다.

키워드: LLM, 벤치마크 데이터셋, Perplexity, BLEU, ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA, Winogrande, GSM8k

출처: https://soohey.tistory.com/86

벤치마크 데이터셋에 대해

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5: 본 글에서는 로드 밸런싱의 개념과 주요 알고리즘을 분석합니다. 로드 밸런싱은 시스템의 리소스를 효율적으로 이용하고, 처리량을 최대화하며, 응답 시간을 최소화하는 과정을 의미합니다. 다양한 알고리즘(라운드 로빈, 최소 연결, 가중 라운드 로빈, IP 해시, 최소 응답 시간, 최소 대역폭)의 개념과 작동 원리, 장단점 및 실제 적용 사례를 JavaScript 예제와 함께 설명하였습니다. 이 내용을 통해 로드 밸런싱의 중요성과 최적화 방법을 제시하였습니다.

키워드: 로드 밸런싱, 알고리즘, 분산 시스템, 처리량, 응답 시간

출처: https://jinn-blog.tistory.com/176

로드 밸런싱 알고리즘의 상세 분석과 실제 적용 사례

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6: 본 글에서는 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 사내 규정집에 대한 질의응답 챗봇을 개발하는 과정을 설명합니다. RAG(검색 기반 생성) 알고리즘을 사용하여 추출, 증강, 생성 단계로 나누어 챗봇의 성능을 향상시키고 있습니다. RAG 모델은 외부 문서에서 정보를 추출하고 이를 기반으로 LLM에 사용자 질문에 대한 응답을 생성합니다. 하지만 사용자 발화와 유사한 발화를 인식하지 못하는 문제가 있고, 이를 개선하기 위해 Advanced RAG 아키텍처를 단계적으로 개발 중입니다.

키워드: LLM, RAG, 추출, 증강, 생성

출처: http://cori.tistory.com/347

나의 개발 일지 (3) RAG 구현 및 개선

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7: CLIP(Contrastive Language-Image Pretraining) 모델은 다중 모달 텍스트와 이미지를 같은 공간에 임베딩하여 이미지 분류 작업에서 제로샷 성능을 발휘합니다. 본 포스팅에서는 CLIPModel과 CLIPProcessor를 사용하여 고양이, 개, 말, 곰의 4개 클래스를 분류하는 예제를 다루었습니다. 이미지를 처리하고 모델의 입력을 준비한 후, 분류 작업을 수행하여 높은 정확도로 결과를 도출하는 과정을 소개하였습니다.

키워드: CLIP, Contrastive Learning, 이미지 분류, 다중 모달, 제로샷 성능

출처: https://devs0n.tistory.com/194

🤗 Transformers - CLIPModel을 사용한 Image Classification

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8: Sakana AI에서 개발한 AI Scientist는 연구 과정을 완전히 자동화하여 기초 모델(LLM)을 사용하여 독립적으로 과학 연구를 수행할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 아이디어 생성, 코드 작성, 실험 수행, 결과 요약 및 논문 작성, 그리고 자동화된 동료 평가 과정을 포함합니다. AI Scientist는 머신러닝 연구에서 새로운 기여를 발견하며, 연구 비용이 낮고 연구 프로세스를 민주화하는 potential을 보여줍니다. 그러나 현재 버전은 시각적 문제와 부정확한 결과 생성 등의 한계가 있으며, 안전성과 윤리적 문제에 대한 논의도 필요합니다. 향후 AI Scientist가 진정한 패러다임 전환 아이디어를 제안할 수 있을지가 중요한 질문으로 남아 있습니다.

키워드: AI Scientist, 자동화, 기초 모델, 머신러닝, 연구 프로세스

출처: https://substack.com/redirect/6e376a1c-64a6-4cff-9163-7045bcdf8d0d?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Sakana AI

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9: OpenAI가 고급 웹캠을 개발하는 소비자 전자 기기 스타트업 Opal Camera Inc.에 대해 6천만 달러 규모의 자금 조달 라운드를 주도할 것으로 보입니다. Opal의 주요 제품인 `Tadpole` 웹캠은 4K 해상도로 비디오를 녹화할 수 있으며, 사용자는 함께 제공되는 앱을 통해 조명 조정 등 다양한 설정을 조절할 수 있습니다. 이번 자금 조달 후 Opal은 웹캠 제작을 계속하겠지만, AI 기반 기기 개발에 일부 자원을 전환할 계획입니다. Opal은 이전에 AI를 적용한 웹캠 `C1`을 출시한 바 있으며, OpenAI와의 협력으로 창의적인 사용 사례에 초점을 맞춘 새로운 장비도 개발할 것으로 예상됩니다.

키워드: OpenAI, Opal Camera, Tadpole, AI, 웹캠, 자금 조달

출처: https://substack.com/redirect/b489d2d3-5e6a-4e04-93ca-3fdd00e2b983?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

OpenAI reportedly leads $60M round for webcam startup Opal - SiliconANGLE

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10: 본 글에서는 최신 AI 기술의 동향과 Deep Learning의 발전에 대해 다루고 있습니다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 생성적 적대 신경망(GAN) 등의 기술이 다양한 산업에 적용되고 있으며, 이에 따른 윤리적 고려사항도 강조되고 있습니다.

키워드: AI, Deep Learning, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 생성적 적대 신경망, 윤리적 고려사항

출처: https://substack.com/redirect/4f8e06aa-651a-4f3f-9bcd-d8a04c268089?j=eyJ1IjoiNDY3cTJpIn0.5dctKUt2JSQUI0C1UTiYF5n5OCgFpls_-htAXgcvvSs

Falcon Mamba 7B’s powerful new AI architecture offers alternative to transformer models